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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 20121.2. Prédicteurs ou indices atmosphériques – Réanalyses ERA40Une vingtaine d’indices atmosphériques, caractérisant la circulation et l’état del’atmosphère au pas de temps journalier, ont été retenus comme prédicteurs pour cette étude.Ils ont été sélectionnés parmi ceux classiquement utilisés pour diverses études similairesréalisées sur différentes régions européennes (par exp. Beckmann et Buishand, 2002). Lesrésultats présentés ci-dessous concernent trois d’entre eux : les composantes zonale (u) etméridienne (v) du vent géostrophique et l’humidité relative (r) au niveau de pression 700 hPa.Ces indices ont été dérivés pour la période 1982-2001 à partir des réanalyses atmosphériquesERA40 (Uppala et al., 2005) disponibles sur une grille de 1,125° (fFigure 9). La moyennequotidienne des indices a été calculée sur la base des 4 pas de temps infra journaliersdisponibles dans les réanalyses : 0 h, 6 h, 12 et 18 h.1.3. Modèles Linéaires GénéralisésPour l’occurrence des précipitations, puis pour la hauteur précipitée, le pouvoir explicatifindividuel de chaque prédicteur a été successivement exploré. Pour chaque couple prédictant /prédicteur, le lien d’échelle statistique a été construit à l’aide de modèles linéaires généralisés(e.g. Beckmann et Buishand, 2002 ; Mezghani et Hingray, 2009). Deux modèles ont été misen place. Le premier est utilisé pour modéliser la probabilité d’occurrence ptdes jourspluvieux. Si l’on suppose que la série d’occurrence (OP) suit une loi de distributionbinomiale, son expression est la suivante :p(t( 1-pt)) = a0+i=ln p a x ,1 i i,toù x i est le i ème prédicteur et p est le nombre total des prédicteurs (dans notre cas p = 1).Pour une journée pluvieuse, la hauteur précipitée (HP) est modélisée par un deuxièmemodèle linéaire généralisé. En supposant qu’elle suit une loi de distribution Gamma, sonexpression est la suivante :qbi=ix1 i,tln H = b +,t0où Htest l'espérance de la hauteur des précipitations journalières, x i est le i ème prédicteur et qest le nombre total des prédicteurs (dans notre cas q = 1).Les paramètres de ces deux modèles sont estimés en maximisant le logarithme de lafonction de vraisemblance. L’estimation est faite de façon indépendante pour chaque mailleSAFRAN agrégée. Les chroniques de prédicteurs retenues pour une maille SAFRAN agrégéesont celles correspondant au point de la grille ERA40 le plus proche.La performance de la relation d’échelle statistique est évaluée via le coefficient dedétermination R 2 . Il mesure l'accord entre la série des valeurs de référence (OPQ ou HPQ) etla série des valeurs estimées à l’aide des modèles précédemment décrits. Il est calculé selonl'équation suivante :R2qi=12 q( y - y ) ( y - y )= 1 -(1)réfoù y réf est la série des valeurs de référence issue des réanalyses SAFRAN de moyennearithmétique yréfet y est est la série des valeurs estimées à partir des indices atmosphériques àl’aide de la relation d’échelle. Par construction, les valeurs du R 2 ne peuvent jamais dépasser1. Un R 2 de 1 indique que le lien d’échelle explique parfaitement la variabilité temporelle duprédictant.esti=1réfréf2531